基于分形理论对天线的讨论

利用分形理论设计出的分形天线和分形天线阵,具有小巧、灵活、轻便、同时还具有多频带、宽频带和“自加载”特性,它们存在多种多样形式,在军事工业和通信行业将有很大的发展潜力。     

对象随型粗糙面近红外单目视觉测量与基准图像自愈

针对复杂应用环境中近红外单目视觉位姿测量系统偏离预置合作目标对象后,无法完成位姿测量的特殊情况,提出一种以合作目标周边随型粗糙面图像为测量对象的单目视觉测量方法,以及图像受损后的动态自愈方法。通过将实时获取的随型粗糙面图像特征与预存基准图像特征进行匹配计算,完成特殊情况下的应急测量。同时,为减少随型粗糙面图像污染或受损后对位姿测量精度的影响,实时计算污染或受损程度并动态自愈基准图像特征。实验结果表明,以随型粗糙面为对象的位姿测量精度稍低于合作目标对象,但能够满足特殊情况下的应急使用需求,提高了测量系统的鲁棒性;当随型粗糙面图像污染或受损达到70%时,采用自愈处理与未做自愈处理相比,方位角测量误差减少72%以上,验证了基准图像自愈方法的有效性。     

建龙化工新建150 kt/a硫磺制酸装置的几个特点

为保证原有4 500 kW发电机组满负荷运行的蒸汽供给及考虑当地硫酸市场的需求,新建一套150 kt/a硫磺制酸装置.该装置以原120 kt/a硫磺制酸装置的设计为蓝本,进行一定改进.在装置设备的选型配套、熔硫工序的挖潜改造、严冬季节土建施工、风机噪音消除等方面采取了相应措施.装置开车以来运行良好,达到设计要求.     

天然气超声流量计健康状态评价方法初探

目的天然气计量用超声流量计性能诊断主要采用设定参数阈值的诊断方法,为降低误报、漏报等情况,建立了基于生成对抗神经网络(generated adjoint neural network,GAN)和高维非线性无监督学习的超声流量计健康状态系统诊断方法。 方法采用GAN对原始数据进行学习、生成和扩充,保障超声流量计健康状态诊断建模的数据基础,提取超声流量计在运行过程中的健康状态参数并对其进行时序分析,采用高维非线性无监督聚类学习方法,结合超声流量计失效模式分析,对超声流量计设备进行在线的健康状态诊断。 结果结合超声流量计工作原理和现场实际采集数据,对生成的故障数据集进行了验证。 结论能够准确识别超声流量计当前状态,显著解决传统阈值法误报率、漏报率高的问题,为超声流量计健康诊断的统一管理与开发给予支撑。      

Fractal characteristics of electric properties of coal

In the light of fractal geometry theory, the characteristics of coal＇s electric parameters （including dielectric constant, alternating conductivity, dielectric loss angle tangent and electric polarization constant） were studied by using literature data. The results are shown that the electrical properties of coal have fractal characteristic. The fractal dimensions of dielectric, alternating conductivity, dielectric loss angle tangent were obtained, and are relative to the content of pyrite sulfur, heat and ash content of coal.     

基于神经网络的图像来源识别方法比较研究

随着手机等便携式智能电子设备的普及,图像已成为最重要的信息载体之一,在新闻、社交及司法等领域发挥着重要作用.在享用电子图像带来便捷性的同时,图像处理工具给不法分子通过篡改电子图像实施诈骗等犯罪活动提供了可能,识别图像来源、辨别图像真伪已成为遏制和惩罚此类犯罪活动的重要技术手段.该文讨论了神经网络在图像源识别中的应用方法...     

匹配追踪消噪在故障诊断中的应用

为了更有效地消除齿轮泵振动信号的噪声,引入匹配追踪消噪方法。该方法采用匹配追踪算法,通过迭代提取信号的相关结构,再利用提取的相关结构来估计信号的逼近,从而达到消噪的目的。在此基础上,采用中值滤波和线性回归算法来终止迭代过程。最后利用该方法对齿轮泵壳体的振动信号进行消噪处理。结果表明,该方法保留了信号的基本特征,有效地消除了大量的噪声。     

跨尺度混合注意力的遥感图像超分辨率重建

为了解决现有遥感图像超分辨率重建模型对长期特征相似性和多尺度特征相关性关注不足的问题, 提出了一种基于跨尺度混合注意力机制的遥感图像超分辨率重建算法. 首先提出了一个全局层注意力机制(global layer attention, GLA), 利用层注意力机制加权融合不同层级的全局特征, 建模低分辨率与高分辨率图像特征间的长期依赖关系. 同时, 设计了跨尺度局部注意力机制(cross-scale local attention, CSLA), 在多尺度的低分辨率特征图中寻找与高分辨率图像匹配的局部信息补丁, 并融合不同尺度的补丁特征, 以优化模型对图像细节信息的恢复能力. 最后, 提出一种局部信息感知损失函数来指导图像的重建过程, 进一步提高了重建图像的视觉质量和细节保留能力. 在UC-Merced数据集上的实验结果表明, 本文方法在3种放大倍数下的平均PSNR/SSIM优于大多数主流方法, 并在视觉效果方面展现出更高的质量和更好的细节保留能力.     

基于文本挖掘的WUI火灾致灾因子网络构建及特征分析

为预防和减少WUI火灾的发生, 挖掘WUI火灾关键致灾因子, 厘清致灾因子间的作用机制. 本文首先基于本文挖掘技术从WUI火灾事故案例中得到致灾因子, 使用Apriori算法得到致灾因子之间的关联规则. 然后使用复杂网络理论构建WUI火灾致灾因子网络, 计算网络拓扑特征参数, 探析WUI火灾致灾因子网络特征. 最后引入WUI火灾致因链风险度指标, 挖掘出高风险连边, 并提出断链措施. 结果表明: WUI火灾致灾因子网络具有小世界特性, 高温、强风、干旱等对其他致灾因子影响较大. 燃烧废弃物、植物起火、应急响应速度、人为纵火、强风在不同致灾因子转换中具有重要作用, 应加强管控. 网络中风险度最高的边是燃烧废弃物→植物起火, 通过颁布禁止擅自燃烧废弃物等规定, 即可切断该风险链, 实现对WUI火灾的预防和主动控制.     

数据与知识驱动的零件特征工艺决策方法

在零件的工艺设计阶段, 加工工艺方案的生成强依赖于设计人员选择和应用的工艺知识. 而由于实际的生产环境与设计人员选择工艺知识存在着诸多偏差, 加工方案与实际的工艺过程不匹配成为当前零件制造领域关注的难题. 为解决上述问题, 本文提出了一种数据与知识双驱动的零件特征工艺决策方法. 本方法使用基于注意力机制的MLP深度学习算法, 从结构化工艺数据中挖掘工艺知识, 关联零件特征与特征工艺标签. 将其经过数据加工后, 用于训练神经网络模型. 经过验证, 该方法能够以零件特征的工艺数据为输入, 输出其对应的特征工艺标签的概率分布, 为零件工艺方案的选择提供决策支持.